Оптимизация методов контроля основных параметров комплементарных МОП интегральных схем в процессе производства

• Автор: Барсов, Василий Сергеевич
• Шифр специальности: 05.11.13
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2001
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 154 с.

ОГЛАВЛЕНИЕ:
ВВЕДЕНИЕ

Глава 1. МЕТОДЫ АНАЛИЗА РЕЗУЛЬТАТОВ ВЫБОРОЧНОГО КОНТРОЛЯ

1.1. Применение математико-статистических и информационных

методов для контроля и управления качеством изделий

1.2 Стратификация тиража изделий как метод оценки точности и стабильности технологических операций
1.3. Определение точности и стабильности технологического процесса по тиражу, партии и пластине

1.4. Модифицированный метод случайного баланса

1.5. Метод наименьших квадратов с предварительной ортогонализацией факторов

1.6. Задача построения эффективного контроля качества изделий

1.7. Выводы по главе
Глава 2. МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ КОНТРОЛЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО ПРОЦЕССА ИЗГОТОВЛЕНИЯ КРИСТАЛЛОВ ИМС
2.1. Построение и первичная обработка таблицы исходных данных
2.2. Определение максимального списка контролируемых параметров
2.3. Построение математических моделей технологического процесса..
2.4. Анализ точности и стабильности технологического процесса
2.5. Выводы по главе
Глава 3. АНАЛИЗ СЕЗОННЫХ ИЗМЕНЕНИЙ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО ПРОЦЕССА
3.1. Параметрический анализ динамики процента выхода годных
3.2. Анализ точности и стабильности технологического процесса по сезонам
3.3. Выявление влияния непараметрических составляющих на средний процент выхода годных изделий
Глава 4. ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНАЯ ПРОВЕРКА МОДЕЛЕЙ, ВЫВОДОВ И РЕКОМЕНДАЦИЙ
4.1. Оргтехмероприятия и корректировка норм контролепригодных параметров
4.2. Результаты изготовления опытных партий
4.3. Стратификация некоторых выходных параметров
4.4. Технико-экономическая оценка полученных результатов
4.5. Выводы по главе
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ
ПРИЛОЖЕНИЕ
ВВЕДЕНИЕ
На современном этапе научно-технического прогресса повышение эффективности производства (повышение процента выхода годных изделий при том же объеме запуска) при соблюдении определенного качества изделий в условиях стабильного технологического процесса (ТП) рассматривается как важнейшая задача национальной экономики. Особенно остро эти вопросы стоят в производстве микросхем, которое всегда отличалось сравнительно низким процентом выхода годных (ПВГ). Повышение ПВГ требует целенаправленного управления технологическим процессом для достижения заданного уровня точности и стабильности работы всех технологических операций, а также однородности параметров выпускаемой продукции. Такое управление возможно на основе математической модели конкретного процесса для конкретного типа изделий, однако нахождению математической модели препятствует ряд особенностей ТП:
1) невозможность провести активный эксперимент в цеховых условиях и воспользоваться хорошо разработанной теорией планирования эксперимента;
2) групповой характер производства с иерархией типа тираж - партия -пластина - кристалл;
3) многофакторность технологического процесса, которая для кристаллов ИМС может достигать сотен наименований;
4) длительность изготовления кристаллов (примерно 90 дней), что может привести к дрейфу технологических условий и многое другое.
Несовершенство управления технологическим процессом связано с необъективным выбором контролируемых параметров, среди которых могут оказаться неинформативные (не влияющие на выходной показатель качества), коррелированные (излишние затраты на уже известную информацию) и т.п. Далеко не все контролируемые параметры должны одновременно являться отбраковочными, хотя по установившейся практике отбраковка продукции происходит на каждой контрольной операции, причем границы нормы контроли-

координатам толщина оболочки гиперсферы увеличивается (или, иначе, вместо точечных вершин гиперкуба появляются некоторые "вершинные" области). Поэтому требуемая точность выделения значимых факторов и определения оценок коэффициентов регрессии может быть обеспечена только за счет увеличения числа опытов (уже упоминавшееся требование 10-15 строк исходной таблицы данных, приходящихся на каждый исследуемый фактор).
Наконец, последнее общее требование факторных планов - гомоскеда-стичность - в квазиактивном плане ММСБ нарушается, поэтому для расчетов оценок коэффициентов регрессии Ьк и их дисперсии Ок следует использовать специальные выражения, учитывающие поправки на это нарушение гомоскеда-стичности (гетероскедастичность) и являющиеся в этих условиях более эффективными, чем другие оценки

°п+2т

Mlk - I дГ + 2т

(1.14)

— + 4т2,

А к А к I А к
NkNu U,t

+ 4m:

(1.15)

Здесь „ Ly vm. ,, Ly у®, fуdk) 1 и {y) — подмножества
И‘к ~ Nn И2k - Nn ’ V> U. Ь l.v,
элементов выходной величины из общей выборки, для которых Хк] имеет соответственно положительный или отрицательный знак; Nik, N2к —объем соответствующих подмножеств, причем Nk = Nik + N2k - общий объем выборки для к-
го фактора; mt =—(ц1кы,к + и2кмп) ' °иенка математического ожидания;

А* = 2 {уГ - Ми У; А* = —Ц 2 [уГ - Мп У - дисперсии выходной вели-
N 1к ~ 1 i-1 2к ■ 1